技术领先，知名度高

核心技术领先

最基础的两道威胁是磁盘静默错误 和CPU静默错误，从这两项出发，传统数据库已经无法解决，无论是Mysql 、postgreSQL的魔改，还是某RocksDB、clickHouse集成的原生分布式都是解决不了。 前沿数控 这家企业的数据在国内某云厂商上全部丢失，就是最好的例证；能防御的貌似只有OB吧，...

对于金融保险业的非结构化数据存储选型，一般来说，应当考虑如下因素：1、访问协议。文件访问？对象访问？数据分析？做不做机器学习等等；2、数据量。有多少数据需要存储，增长情况怎么样？还容易被忽略的包括文件大小、目录大小、访问方式（随机/顺序）等等；3、维护量。这一点也经常被拍板的人...

PowerScale是新的平台，是基于Isilon的基础上的一次进化。PowerScale采用OneFS 9.0，同时提供PowerScale专用硬件和Isilon硬件的支持，二者支持混装。OneFS 9在继承Isilon以前的优点前提下，提供了诸多新的特性，如S3的支持，在线数据缩减等等。在数据湖解决方案中，PowerScale会是我...

这个主要还是要看源端存储和目标端存储采用的具体技术来进行选择。如果采用最通用的方案，一般有两种，第一种就是直接通过应用进行数据迁移，第二种就是通过外部的数据迁移工具来进行迁移。一般情况下，在文件数量巨大的情况下，在规定的变更窗口内是很难完成的，因为很多情况下，源存...

这个要看公司对云、自建机房、容灾中心、IDC机房的定位和将来的发展。其次就是对应用架构的梳理。假设在现有应用架构、数据中心架构保持不变的情况下，可以考虑用数据湖解决方案，既能在底层通过资源池化来简化运维提升利用率，又可以通过不同的协议接口对接新旧应用的需求。...

主流对象存储均采用节点式横向扩展分布式架构，以实现从小规模到大规模（10+PB级）的容量和性能扩展。为了实现海量非结构化数据管理，主流对象存储均采用分布式元数据管理方式，以使得存储系统在管理海量（亿级）文件时，能够实现访问性能的稳定性。对象存储抛弃了传统的基于树状文件系...

对象存储基本上的使用场景都是海量非结构化数据的长久保存，偏归档场景，在压缩上能力上，基本上起不到什么作用。具体到吞吐量跟文件大小有关，大文件的话，一个节点能到几百MB/S的吞吐。从我这边实际项目来看，都是容量先满，性能很少能用满。...

关于第一个问题，我这边一般的判断标准是百万文件数量，就可以考虑使用对象存储。关于第二个问题，主要依据咱们的技术路线选择，在存储影像这个场景下，两者都可以使用。有些客户在整个系统架构上就在往多中心、多活架构上去走，所以他们最终选择了对象存储的技术路线。关于第三个问...